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LeetCode刷题记录（五）
今天开始队列&栈卡片的学习。
1、设计循环队列
题目：
我的思路：
循环队列的工作原理可以参考LeetCode上的介绍，从介绍中我们可以看到：
- 可以定义一个数组来存储队列中的元素，循环队列定义了两个指针，一个指针指向的是队列的起始位置，一个指针指向的是队列的结尾；
- 当队列为空时，起始指针和尾指针都是指向的队列之外，向队列中添加一个元素之后，起始指针和尾指针都指向队列的第一位，以后每新增一个元素，尾指针都会向后移动一位；
- 当删除一个元素时，起始指针都要向后移动一位，当删除队列最后一个元素之后，起始指针和尾指针都指向队列之外；
- 如果移动起始指针和尾指针到了数组的结尾，下一个位置可以重新指向数组的起始位置，以形成一个环形的结构；
- 当队列起始指针和尾指针都指向队列之外的时候，可以认为队列是空的；
- 如果队列的尾指针指向位置的下一个位置也是起始指针指向的位置，可以认为队列是满的。
循环队列实现的关键是判断队列是满的和空的的策略。
按照这个思路实现的代码如下：
public class MyCircularQueue {
//起始指针
private int front;
//尾指针
private int rear;
//定义数组存放队列的元素
private int[] queue;
/** Initialize your data structure here. Set the size of the queue to be k. */
public MyCircularQueue(int k) {
//初始化起始指针、尾指针和队列
queue = new int[k];
front = -1;
rear = -1;
}
/** Insert an element into the circular queue. Return true if the operation is successful. */
public boolean enQueue(int value) {
//如果队列已满，则无法插入元素，返回false
if(isFull()) {
return false;
}
if(isEmpty()) {
//队列是空的，起始指针和截止指针都要向后移动一位，在尾指针指向的位置插入值
front++;
rear++;
queue[rear] = value;
return true;
} else {
//尾指针向后移动一位，如果已经移动到最后，则尾指针指向0，在尾指针指向的位置插入值
rear = rear + 1 >= queue.length ? 0 : rear + 1;
queue[rear] = value;
return true;
}
}
/** Delete an element from the circular queue. Return true if the operation is successful. */
public boolean deQueue() {
//如果队列是空的，则无法取出元素，返回false
if(isEmpty()) {
return false;
}
if(front == rear) {
//如果起始指针和尾指针指向同一个值，说明这个值是队列的最后一个元素，移除这个元素后队列就空了，需要将起始指针和尾指针都置为-1以便从头开始
front = -1;
rear = -1;
return true;
} else {
//起始指针向后移动一位，如果起始指针已经移动到最后，则指向0
front = front + 1 >= queue.length ? 0 : front + 1;
return true;
}
}
/** Get the front item from the queue. */
public int Front() {
//如果队列为空，则返回-1，否则返回起始指针指向的值
if(isEmpty()) {
return -1;
}
return queue[front];
}
/** Get the last item from the queue. */
public int Rear() {
//如果队列为空，则返回-1，否则返回尾指针指向的值
if(isEmpty()) {
return -1;
}
return queue[rear];
}
/** Checks whether the circular queue is empty or not. */
public boolean isEmpty() {
//如果起始指针指向-1，说明指针还没开始移动，队列为空
return front == -1;
}
/** Checks whether the circular queue is full or not. */
public boolean isFull() {
//根据尾指针获取队列结尾下一个元素，如果下一个元素就是起始指针指向的元素，说明队列已经满了
int next = rear + 1 >= queue.length ? 0 : rear + 1;
if(next == front) {
return true;
} else {
return false;
}
}
}
2、岛屿的个数
题目：
我的思路：
这一题思路是广度优先搜索（BFS），在队列&栈卡片中有介绍 ，根据这里的介绍我的想法是这样的：
- 可以定义一个队列用于临时存放数组中的元素，定义一个列表存储使用过的元素；
- 依次遍历二维数组中每个元素，如果这个元素的值是’0’，或者这个元素已经被使用过了，则直接跳过；
- 如果元素值是’1’并且没有被使用过，则将该元素加入到队列和列表中，如果队列不为空，遍历队列，获取队列中第一个元素的前后左右四个位置的元素，如果获取到的元素值为’1’并且没有使用过，就加入到队列和列表中，然后将队列的第一个元素删除，每次循环都删除上次循环获取到的所有队列元素，就这样循环直到最后一个元素从队列中删除说明获取到一个岛屿；
- 按照这个思路依次遍历数组中所有的元素，获取到所有的岛屿个数。
按照这个思路实现的代码如下：
public class IslandNum {
public static void main(String[] args) {
char[][] grid = new char[4][5];
grid[0] = new char[] {'1', '1', '0', '0', '0'};
grid[1] = new char[] {'1', '1', '0', '0', '0'};
grid[2] = new char[] {'0', '0', '1', '0', '0'};
grid[3] = new char[] {'0', '0', '0', '1', '1'};
System.out.println(new IslandNum().numIslands(grid));
}
public int numIslands(char[][] grid) {
//队列临时存放元素
Queue<Index> islands = new LinkedList<Index>();
//列表存储已经使用过的元素
List<Index> usedIndex = new ArrayList<Index>();
int num = 0;
//二维数组是空的情况
if(grid == null || grid.length == 0 ||
grid[0] == null || grid[0].length == 0) {
return num;
}
//遍历二维数组
for(int i = 0; i < grid.length; i++) {
for(int j = 0; j < grid[0].length; j++) {
//如果数组元素是0或者已经使用过了，直接跳过
if(grid[i][j] == '0' || usedIndex.contains(new Index(i, j))) {
continue;
}
//如果数组元素是1且没有使用过，则进行遍历
if(grid[i][j] == '1' && !usedIndex.contains(new Index(i, j))) {
//向队列和列表中添加该元素
islands.add(new Index(i, j));
usedIndex.add(new Index(i, j));
while(!islands.isEmpty()) {
int size = islands.size();
//遍历队列，获取队列中第一个元素前后左右的元素，如果是1并且没有使用过，加入到队列和列表中
//因为这里循环每次都会删除第一个元素，所以每一轮循环次数都是循环上一轮循环新添加进队列元素的个数
//这个思路就类似于BFS
for(int k = 0; k < size; k++) {
Index head = islands.peek();
if(head.row + 1 < grid.length) {
if(grid[head.row + 1][head.col] == '1'
&& !usedIndex.contains(new Index(head.row + 1, head.col))) {
islands.add(new Index(head.row + 1, head.col));
usedIndex.add(new Index(head.row + 1, head.col));
}
}
if(head.col + 1 < grid[0].length) {
if(grid[head.row][head.col + 1] == '1'
&& !usedIndex.contains(new Index(head.row, head.col + 1))) {
islands.add(new Index(head.row, head.col + 1));
usedIndex.add(new Index(head.row, head.col + 1));
}
}
if(head.row - 1 >= 0) {
if(grid[head.row - 1][head.col] == '1'
&& !usedIndex.contains(new Index(head.row - 1, head.col))) {
islands.add(new Index(head.row - 1, head.col));
usedIndex.add(new Index(head.row - 1, head.col));
}
}
if(head.col - 1 >= 0) {
if(grid[head.row][head.col - 1] == '1'
&& !usedIndex.contains(new Index(head.row, head.col - 1))) {
islands.add(new Index(head.row, head.col - 1));
usedIndex.add(new Index(head.row, head.col - 1));
}
}
//删除队列的第一个元素
islands.poll();
}
}
//当队列全部清空后，岛屿数量加1
num++;
}
}
}
return num;
}
}
/**
* 定义一个内部类存储二维数组的索引
*
*/
class Index {
int row;
int col;
public Index(int row, int col) {
this.row = row;
this.col = col;
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if(!(obj instanceof Index)) {
return false;
}
Index i = (Index) obj;
if(this.row == i.row && this.col == i.col) {
return true;
}
return false;
}
@Override
public String toString() {
return " (" + row + "," + col + ") ";
}
}
反思：
按照上面这个思路虽然能够解决问题，但是时间复杂度比较高，我在LeetCode上提交之后也是最后一个有十多万数据的大数组会报超时的问题，暂时没有得到解决，上网搜了一下有通过递归的思路解题的，我暂时还没有研究，后续解决了再更新这题的解法。